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RÉPARTITION OPTIMALE DE L’ÉNERGIE ÉLECTRIQUE DANS LA VILLE DE GOMA
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RÉPARTITION OPTIMALE DE L’ÉNERGIE ÉLECTRIQUE DANS LA VILLE DE GOMA

KAMBALE PAWASE GERSHOME

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Par réseau de neurones artificiels

Ce travail explore l'utilisation des réseaux de neurones pour prédire la demande et la production d’électricité, ainsi que pour optimiser la répartition de l’énergie à Goma.

Il vise à développer des ANN capables d’anticiper la production des centrales RUZIZI, MATEBE, RWANGUBA, NURU et NELSAP et à concevoir un modèle optimisant la distribution énergétique.

Après une revue de littérature et la collecte de données locales et en ligne (Kaggle), un modèle ANN a été entraîné.

Les résultats montrent une prédiction de la demande avec une erreur de 1,43 % et une optimisation de la distribution avec une précision de 90 %.

L’étude révèle que NURU et MATEBE sont cruciales en périodes de pointe, bien que coûteuses et générant des pertes élevées.

Cette approche améliore significativement la gestion des ressources par rapport aux méthodes classiques.

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KAMBALE PAWASE Gershome est assistant, chercheur et responsable du laboratoire de recherche dans le domaine des sciences et technologies à UCS-Goma/RDC.

Master en génie électrique, spécialité éléctroénégetique, à l’Université Catholique Sapientia de Goma (RDC).


Fiche technique

Auteur
KAMBALE PAWASE GERSHOME
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2025
Pages
136
Pays
République démocratique du Congo République démocratique du Congo

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